Обычно, когда мы читаем о пользе искусственного интеллекта для общества, это относится к способам улучшения работы компаний или повышения их эффективности. Однако ИИ может помочь в решении больших мировых проблем, например проблемы бедности.

Одним из способов борьбы с бедностью является сочетание технологий получения спутниковых снимков и технологий машинного обучения. Команда исследователей из Стэнфордского университета сейчас использует данные инструменты для определения наиболее бедных регионов и поиска наиболее подходящих способов борьбы с бедностью, например в Центральной и Западной Африке.

Одним из индикаторов бедности, которые можно определить при использовании данных инструментов, является низкая интенсивность ночного освещения. Большие города обычно не страдают недостатком освещения даже ночью. При этом более бедная сельская местность часто имеет гораздо более низкую освещенность даже в вечерние часы, когда еще не совсем темно. Такие системы с искусственным интеллектом могут также сравнивать качество освещенности на снимках ночью и днем, чтобы отличать дороги, фермерские угодья и прочие районы, чтобы затем отмечать наиболее бедные районы.

Основной целью данного исследования является создание детализированных карт, на которых будут отображаться регионы с самым высоким показателем бедности. Их можно будет затем публиковать, поднимая таким образом уровень осведомленности в мире и давая возможность направить помощь в эти регионы.

Согласно заявлению Всемирного банка (организации, цель которой – покончить с крайней бедностью к 2030 году), «крайней бедностью называется состояние, при котором на человека в день приходится 1,9 доллара или меньше.

Вышеописанное исследование является лишь одним из множества примеров проектов, над которыми сейчас работают ученые, применяя инструменты с искусственным интеллектом для оказания помощи самым нуждающимся и пытаясь положить конец бедности.